ソーシャルワークは（　　　）から導き出されたモデルを実践に移し、その結果を調査し評価し、新たな（　　　）を生み出すベースになる。

アセスメントにおいて情報を収集・集約するために、ソーシャルワーカーはデータを集めて分析し、クライエントや地域の情報を（　　　）に解釈することが求められる

（　　　）的なアプローチでは、設定された理論に基づいて仮説を構築し、調査によって事象を観察して仮説を検証する。

（　　　）的なアプローチでは、観察によって得られたデータの積み重ねから事象に共通するパターンを探し、そこから仮説を構築して一般化・理論化を模索する。

（　　　）とは原因と結果の結びつきのことである。調査では原因を独立変数、結果を従属変数と呼び、それらの関係性のことを指す。

（　　　）はほかの変数に影響することがなく、独立変数の導入が従属変数の変化につながったのかという調査者の自信の程度を示す。他の原因を排除する研究能力と言われることもある。

調査は問題の問いに答える方法であり、問題設定の作業が重要である。この作業は（　　　）の設定とも呼ばれる。

先行研究や文献検討の結果、適用できる枠組みや仮説が存在しない場合、帰納的に仮説を（　　　）する調査を実施することになる

仮説生成を目的とした調査においては、仮説を生成するために事象を（　　　）する。

概念を調査ができるように定義し、回答者によって差が出ないように定義することが（　　　）である。

（　　　　）は、調査者が関心のあるテーマについて、調査者が関心のあるテーマについて、調査に関する問題を最初に検討する段階などに選択される

（　　　）は、少数の調査対象や集団について、特徴や状況等をできるだけ正確にち密に記述する調査や対象者が広範囲にわたる場合など、その特徴や状況を数値によって記述する調査である。

質的調査で当該領域の状況が明確化されたことにより、関係する人たちの数、男女比、年齢構成、問題に関する意識などについて、数値によって記述するような（　　　）が実施できる。

（　　　）は因果関係や因果関係を成立させる条件、プロセスや構造などを明らかにして、状況を説明させることや、二つ以上の変数の関係について数値を用いて説明することを目的としている。

２つ以上の変数を用いてその関係について仮説を構成し、それを（　　　）に検証することで変数間の関係性を説明することができる。

仮説を構成する変数が十分に明らかになっていない場合、多様な質的データを駆使して事象に関する説明を目的とした（　　　）の説明的調査を実施する。

設定された調査テーマ、問いについて、その対象全体を調査することを全数調査といい、対象全体から（　　　）を取り出す過程をサンプリングという。

一般に、量的調査の場合は（　　　）、質的調査の場合は有意標本調査を用いる。

（　　　）とは、事前と事後に同じ特性のデータを収集し、その比較により調査の問いに答えるものである。

国や地方自治体が実施している各種調査の結果は（　　　）の代表的なものであり、国家間や地域比較のデータとしても用いられる。

統計的推測や仮説検証といった統計的な検討を行う前に、回答者がそれぞれの質問にどのように回答しているかという（　　　）を実施する。

統計的な検討を行う前には単純集計を実施し、回答者数を度数として（　　　）を作成して回答の分布を確認する。

入手された質的データは、整理、分析可能な形に文字化された逐語碌を作成したのち、データから情報を与えるサインを探して書き出す（　　　）作業を行う。